4.2 自己増殖型ニューラルネットワーク
自己増殖型ニューラルネットワークについて、もうすこし詳しくみてみましょう。 このニューラルネットワークの特徴は1つのテンプレートに属するデータ数の ばらつきをなくすということでした。では、どのように動作しているのでしょうか?

初期状態ではニューロン0個からはじまります。 第1番目の入力ベクトルが提示されると、そのデータを参照ベクトル(テンプレート)とする ニューロンを生成します(Step1)。

次に、入力ベクトルと最も似ている最適なニューロンを選びます。 ここで、入力ベクトルとテンプレートの類似度を整合度と呼ぶことにします(Step2)。

整合度があるしきい値を越えた場合はStep3へ、越えなかった場合はStep5に進みます。

Step3ではニューロンの内部状態を計算し、ニューロンが分裂する時のしきい値を越えた場合は さらにStep4に進みます。

Step4では入力ベクトルを2分割し、参照ベクトルをその2分された平均とする計算をします。

Step5では新しいニューロンを生成する過程です。

この過程の繰り返しによって、偏りのないテンプレートを生成することができるのです。



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